एक्सट्रीम एक्सियंस का अनावरण: ब्रह्माण्ड संबंधी मॉडलिंग के लिए एक नवीन द्रव दृष्टिकोण - सार और परिचय

लिंक की तालिका

• सार और परिचय
• तरीकों
• घटना
• चर्चा और भावी कार्य
• निष्कर्ष
• आभार और संदर्भ

अमूर्त

1 परिचय

एक्सियन-जैसे कण (एएलपी) डार्क मैटर (डीएम) कण उम्मीदवारों का एक व्यापक वर्ग है, जिसमें मजबूत सैद्धांतिक औचित्य और संभावित रूप से अवलोकन योग्य हस्ताक्षरों की एक किस्म दोनों हैं। जबकि पारंपरिक क्वांटम क्रोमोडायनामिक्स (क्यूसीडी) एक्सियन एक छद्म-नम्बू-गोल्डस्टोन बोसॉन है जो एक टूटी हुई पेसेई-क्विन समरूपता (पेसेई और क्विन 1977) से उत्पन्न होता है, एएलपी अधिक सामान्य रूप से टूटी हुई समरूपता से उत्पन्न हो सकते हैं, और कॉम्पैक्ट किए गए उच्च आयामों के परिणामस्वरूप विभिन्न स्ट्रिंग सिद्धांतों से स्वाभाविक रूप से उत्पन्न होते हैं, जो उन्हें एक अच्छी तरह से प्रेरित डीएम कण उम्मीदवार बनाता है (डाइन और फिशलर 1983; प्रीस्किल एट अल। 1983; एबॉट और सिकिवी 1983; स्वर्सेक और विटन 2006; डफी और वैन बिबर 2009; अरवनीतकी एट अल। 2010; मार्श 2016; एडम्स एट अल। 2022)। इस कार्य के दौरान, हम निम्न-द्रव्यमान छद्म-नाम्बू-गोल्डस्टोन बोसोन डीएम उम्मीदवारों के इस व्यापक वर्ग को संदर्भित करने के लिए एक्सियन और एएलपी का परस्पर उपयोग करेंगे।

इन चरम आरंभिक कोणों के साथ एक्सियन क्षेत्र के विकास को मॉडल करने के लिए कुछ काम किया गया है, जैसे कि सेडेनो एट अल. ˜ (2017); झांग और चिउह (2017बी); लियोंग एट अल. (2019); झांग और चिउह (2017ए)। हालाँकि, इन एक्सियन क्षेत्रों की तेज़ी से दोलन करने वाली प्रकृति (पृष्ठभूमि और गड़बड़ी दोनों स्तरों पर) गणनाओं के लिए अत्यधिक उच्च अस्थायी रिज़ॉल्यूशन की आवश्यकता होती है, जिसके लिए ब्रूट फ़ोर्स समाधान झांग और चिउह (2017बी,ए) के लिए लंबे समय तक गणना करने की आवश्यकता होती है। यह मार्कोव चेन मोंटे कार्लो (MCMC) या अन्य संभावना नमूना विधि के लिए आवश्यक प्रकार के एक्सियन विकास के बार-बार अनुमान लगाने को बहुत महंगा बनाता है।

इस कार्य में, हम इन चरम अक्षों के व्यवहार को एक ब्रह्माण्डीय द्रव के रूप में कुशलतापूर्वक और सटीक रूप से मॉडलिंग करने की एक नई विधि प्रस्तुत करते हैं। हम वेनिला अक्ष मॉडलिंग कोड axionCAMB की संरचना का अनुसरण करते हैं, जिसे Hlozek et al. ˇ (2015) में अधिक विस्तार से समझाया गया है। हम रैखिक MPS जैसे ब्रह्माण्डीय अवलोकनों के लिए axionCAMB गणना पूर्वानुमानों में कई नवाचारों और सुधारों को लागू करते हैं। अनुभाग 2 में अधिक विस्तार से वर्णित इन नवाचारों में प्रारंभिक स्थितियों का पुनर्गठन और चरम अक्ष द्रव की एक नई प्रभावी ध्वनि गति शामिल है। ये सभी नवाचार चरम अक्षों को मॉडल करने के लिए रनटाइम को लगभग 7 सेकंड तक कम कर देते हैं। यह उच्च-आयामी MCMC एल्गोरिदम के साथ चरम अक्ष मॉडल पर अवलोकन संबंधी बाधाओं को लगाने के नए अवसरों को खोलता है, जिसके लिए अक्ष विकास कोड के लिए दसियों हज़ार कॉल की आवश्यकता होती है।